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Linus Ekenstam 解释了他在为 AI 构建上下文时偏好使用 HTML 而非 Markdown 的原因，他指出 HTML 的训练数据可用性更广泛。
Garry Tan 询问是否有人尝试把相邻 AI 技能合并成更大的参数化技能，并分享他更倾向于用分支参数组合更大技能的做法。
Anthropic philosopher Amanda Askell shared a prompting method she uses to explore topics of curiosity in a recent interview.
Anthropic 应用 AI 团队发布了一段 24 分钟的免费工作坊视频，教授正确提示 Claude 的六大关键要素，并附带一个自动化技巧的配套技能。
Matt Shumer 基于七年经验，分享一套简洁的提示框架，帮助用户充分发挥 AI 智能体性能。
# 并非放之四海而皆准：多语言大语言模型中从固定提示到可学习路由的演进 来源：[https://arxiv.org/html/2604.16937](https://arxiv.org/html/2604.16937) Wei-Chi Wu, Sheng-Lun Wei, Hen-Hsen Huang, Hsin-Hsi Chen α 台湾大学电脑科学与资讯工程学系，台湾 β 中央研究院资讯科学研究所，台湾 γ 台湾大学人工智能研究中心（AINTU），台湾 wcwu@c
Matt Pocock 建议将 LLM 文档创作拆成两步：先进行松散对齐，再正式动笔。